在过去的一年里，生成式人工智能的浪潮从消费领域迅速涌向企业世界，几乎所有厂商都在谈“AI化”。然而，真正的挑战并不是AI能做什么，而是企业如何让AI真正落地、持续创造价值。Oracle在近期的媒体沟通会上给出了自己的答案—— 把AI带进数据。

甲骨文公司中国区董事总经理吴承杨在回顾两周前的Oracle AI World 2025大会时，用一句话概括了这场变革：“AI changes everything。”这不仅是一句口号，而是对技术演进方向的判断。在他看来，Oracle正在迎来一个“全新的时代”：公司拥有两位年轻的全球CEO，推动企业向AI原生架构全面迈进；与此同时，新的产品如Oracle AI Database 26ai与AI Data Platform，正在定义企业如何真正让AI落地。

甲骨文公司中国区董事总经理吴承杨

吴承杨用了一个极富象征的比喻：数据之于企业，就像血液之于人体。它流动在每一个“器官”和“毛细血管”中，承载着业务运行的全部信息。一旦某个环节“出血”或“堵塞”，整个组织的健康都会受到影响。而如今的问题在于，很多企业虽然在谈AI，却是把AI“输在体外”——做成一个独立的项目，而不是让它融入血液系统。

麻省理工学院（MIT）的一份研究报告显示，95%的生成式AI投资几乎没有为企业带来回报。根本原因就在于AI被孤立在数据体系之外。Oracle希望改变这一点：如果数据是血液，那么除了红细胞和白细胞，还应该有 “AI细胞” 。这种 “AI细胞” 能随着数据自然流动到企业的每个角落，使AI的智能能力内嵌于业务之中，而不是额外添加的功能。

“Oracle对AI的理解，是把AI带进Data。”吴承杨强调，这一理念的核心，是让AI成为企业系统的内生能力——它存在于基础架构层、数据层与应用层的每一个环节。当数据流动到哪里，AI的能力就随之到哪里。这种多层嵌入式结构，使AI不再是独立模块，而成为支撑企业全域智能化的底层能力。

这正是Oracle想要传递的信息：AI不是项目，而是能力。“把它视为企业能力体系中的一个内置要素——一种像安全性、隐私性、可扩展性那样的底层能力。”吴承杨强调，企业不需要为引入AI而重建系统，也不会破坏既有的合规性与安全性；AI被嵌入到数据流的每个环节，与传统能力共同作用。

从基础设施到智能体：OCI的AI底座

Oracle在AI时代重新定义了其云基础设施的定位。Oracle中国区云工程部总经理窦杰表示，OCI（Oracle Cloud Infrastructure）的核心价值在于“三高”：高性能、高安全性和高费效比。不同于在传统架构上不断叠加新功能的思路，OCI从零开始构建，硬件与软件深度融合，从设计阶段就以“性能更强、成本更低、安全更高”为目标，成为Oracle云战略中最具差异化的底座。

随着AI工作负载的爆发，OCI正在成为Oracle AI战略的关键支点。在今年的AI World上，Oracle推出了Zettascale10集群，这一新一代超算级基础架构支持多达80万个GPU的集群，是目前全球规模最大的AI训练集群之一，为企业级AI提供了算力基石。

围绕AI应用的落地，OCI本次发布重点聚焦四个方向。首先是Acceleron方案——它通过软硬件一体化的“多平面网络架构”，在保证隔离与安全的同时，将GPU网络层变为直接交换结构，实现主机加速、交换加速与网络去中介化，显著提升吞吐与容错能力。

其次是Dedicated Region 25，面向对安全与合规要求极高的客户，提供“私有云即服务”的部署模式。企业可在自有数据中心内部构建统一界面、统一管理的专属云区域，实现合规与灵活性的平衡。

然后是多云战略。Oracle在全球云厂商中率先提出开放多云架构，不仅让自家数据库可在不同云环境中无缝运行，还成为唯一一家在跨云场景中不收取出向流量费用的云服务商。这一举措大幅降低了企业的多云使用成本，也让客户可以自由组合最佳云服务。

最后是AI。Oracle在底层AI基础设施迭代的基础上，进一步整合了大语言模型与智能体（Agentic）平台，提供“一站式AI体验”。客户可以在OCI上直接访问包括Gemini、Grok、LLaMA等多种主流模型，从算力到模型到应用实现全流程支持。

据了解，OCI的全球布局正在快速扩张，目前已覆盖200多个区域节点，既包括公有云、政府云、主权云，也涵盖合作伙伴运营的Alloy云及特定客户专属区域。这种多层次的布局让OCI能够真正做到“客户所需，无处不在”，满足企业在不同国家、行业和合规框架下的多样化部署需求。

在全球布局方面，Oracle的云基础设施正在形成一个覆盖更广、结构更灵活的网络。除了传统的北美、南美和欧洲市场外，Oracle在中东地区进行了重点布局，这与近年来大量中国企业将业务与算力需求“出海”至中东的趋势高度契合，形成了天然的区位优势。

通过全球化布局、性能突破与生态融合，Oracle正在让AI不只是一个口号，而成为贯穿算力、平台与智能体应用的完整体系。这种融合式的战略，使得企业能够在任意地点、任意云上，以更高效、更安全、更灵活的方式释放AI潜能。

Oracle AI Database 26ai：让AI成为数据的一部分

在Oracle的体系中，数据库始终是核心资产。作为此次Oracle AI World上最受关注的发布重点之一，全新的 Oracle AI Database 26ai 标志着Oracle数据库正式进入“AI原生”阶段。

与以往不同，26ai并非传统意义上的版本升级，而是一种“结构性的转变”。 甲骨文公司中国区技术工程部总经理嵇小峰特别强调，这并不是简单地把“23ai”改个名字，也不是为了追逐AI热点而推出的新版本。实际上，用户只需在现有系统上打上10月发布的补丁，数据库就会自动“转变”为26ai，无需重新安装或担心兼容性问题。这种“无缝转变”的设计，体现了Oracle在企业级环境中对稳定性和连续性的极高重视。

从技术架构上看，Oracle AI Database 26ai实现了AI与数据的深度融合。它不再只是一个“数据持久化存储”系统，而是进化为能够自主运行智能逻辑的核心平台。数据库内部新增了 Select AI Agent 框架，这是一个运行在数据库内部的智能体系统，支持反应式架构，让数据库本身具备了自主决策与智能响应的能力。换言之，AI不再依附于外部中间层或应用端，而是“住进了数据库”。

同时，Oracle还推出了 Private Agent Factory 功能，帮助企业在私有环境中构建和部署AI Agent。通过这一机制，企业可以将AI模型封装为容器，在本地或专属云环境中运行，无需连接公有云即可完成训练与推理。这对于金融、政府、能源等对数据安全与合规要求极高的行业尤为重要。

随着企业AI化进程的加速，数据库已不再只是“存数据”的地方，而正在成为“生智能”的中枢。Oracle AI Database 26ai正是在这一趋势下，为企业提供从底层智能化到安全合规落地的完整路径。

Oracle在AI时代对企业应用开发流程进行了系统性重塑。从今年7月发布的MCP Server开始，Oracle就在推动一个以智能驱动为核心的新开发体系，它覆盖了从数据建模、标注、加载到AI优化的全链路能力，让企业能够更高效地构建AI原生应用。

在这一体系中，数据意图 (Data Intent) 的概念尤为关键。传统的大模型往往无法识别企业内部的专业术语或业务逻辑，例如供应链、订单、薪资等信息，而Oracle提出的 Data Annotation功能，为此提供了全新的解决思路。与多数厂商以“注释” 形式记录信息不同，Oracle采用结构化的键值对方式，类似JSON结构，将标注信息集中存放在数据库字典中。这意味着，开发者在调用模型时，可以直接告诉系统哪张表对应订单、哪个字段代表员工工资，让AI在企业内部语境下更精准地理解数据。

对于已有系统，Oracle也提供了 AI Enrichment 功能，可自动为存量数据库生成Annotation标注。系统会基于现有Schema定义自动采样并生成标注，帮助企业快速完成从传统数据库到AI数据库的转化。这使得过去需要人工处理的标注工作，变成了一个智能化、自动化的过程。

在数据流处理上，Oracle还让ETL过程实现了自动化，从数据加载到AI优化都能一站式完成。例如，在构建RAG应用时，Oracle系统可自动测试并推荐最佳参数，如Chunk大小、Temperature值等，从而让模型在准确性与生成能力之间达到最佳平衡。这种内置优化机制，极大地降低了企业在AI应用开发中的门槛。

另一方面，面对客户复杂的多源数据环境，Oracle也在积极拥抱开放标准。嵇小峰表示，Oracle现已全面支持 Apache Iceberg，这一开源表格格式可作为跨系统的数据目录，帮助用户访问分散在不同湖仓和数据库中的数据。无论企业的数据存放在Databricks、Snowflake还是Oracle数据库中，AI功能都可以通过Iceberg实现无缝访问与整合。

这些能力最终汇聚在Oracle新发布的 AI Data Platform 上——一个面向AI时代的数据基础平台。它基于开放式湖仓一体化架构，支持数据整合、访问与共享。企业既可将部分数据迁移到Oracle环境中，也可通过开放接口直接访问外部数据库。平台同时集成了大语言模型与主流开源框架，如Spark、Flink等，为企业提供灵活的AI开发环境。

在开发工具层面，Oracle还推出了一个AI Data Platform workbench平台，为数据科学家、分析师和AI开发者提供可视化、工作流管理与对话式交互等功能。借助这一工具，用户可以以更自然的方式探索数据、测试模型或构建智能体应用，让AI真正融入日常业务开发过程。

“Oracle希望通过AI Database与AI Data Platform的结合，让企业从管理数据转向让数据自己产生智能，实现从传统信息化到智能化的根本跃迁。”嵇小峰说。

从开放到共创

媒体沟通会的另一个亮点，是Dify的加入。作为开源AI基础设施的代表，Dify创始人兼CEO张路宇形容与Oracle的合作是“一场跨代共创”。

Dify成立仅两年，便在GitHub上获得近12万星标，进入全球开源项目Top 50。它的核心理念是以开放平台连接模型、数据、工具与人，通过可视化Workflow实现“神经符号AI”，让企业用户无需复杂编程即可构建端到端的智能Agent。

“我们希望让企业不再为技术选型焦虑。选择Dify，就意味着选择一个开源、中立、长期稳固的AI基础设施。” 张路宇表示，此次合作中，Dify产品将上架Oracle Cloud Marketplace，可在OCI上快速部署；26ai的结构化与向量数据均与Dify引擎完美兼容；同时，Dify还将支持Oracle的MCP（Model Context Protocol），实现与PaaS服务的深度连接。

嵇小峰也补充说：“Dify和Oracle结合后，企业在AI编排上效率提升显著。以前一个复杂流程要二十多个节点，现在四五个节点就能完成。”他举例称，华东、华南多家制造业客户正通过Dify + Oracle数据库实现快速落地，从项目开发到应用上线的时间缩短超过一半。

毫无疑问，这种开放共创的合作，是AI时代的必然。“AI时代讲的是能力的整合。Oracle做的是血液系统，Dify提供神经系统，连在一起，企业就能动起来。”

写在最后

无论是AI Database 26ai、AI Data Platform，还是OCI的多层AI架构，Oracle的战略都在传递同一个信号——AI不再是一个独立项目，而是一种底层能力。

“AI for Data”与“Data for AI”的差别，恰恰在这里。前者是内生智能，后者是外部实验。“Oracle希望让AI成为企业的一种隐形基础设施，像数据库、网络一样存在。”吴承杨如是说。